Looker Studio(이전의 Google Data Studio)에서 Google 애널리틱스 4 API 할당량의 한계를 극복하는 방법
게시 됨: 2022-11-26지난 주 동안 Looker Studio(이전의 Google Data Studio)에서 GA4 속성에 대해 보고하는 사람들을 위해 Google 애널리틱스 4 업데이트가 생성한 "할당량 대재앙" 또는 "GA4 커넥터 문제"에 대해 들어보셨을 것입니다.
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- GA4 API 할당량은 어떻게 되었나요?
- GA4 API 할당량이란 무엇인가요?
- 여기서 어디로 가나요?
- Supermetrics로 GA4 API 제한을 극복하는 방법
- 동시 요청 제한
- 캐싱
- 자동 재시도
- GA4 데이터를 가져오고 API를 피하는 3가지 쉬운 방법
- Google의 데이터 추출 커넥터
- 구글 시트
- 빅쿼리
GA4 API 할당량은 어떻게 되었나요?
간단히 말해서 Google은 동시 요청 또는 "할당량"에 대한 API 제한을 변경했습니다.
Looker Studio는 2022년 11월 10일 할당량 변경을 발표했습니다.
처음에는 Looker Studio에서 중요하지만 일시적인 결함으로 보였던 것이 Google 애널리틱스 4의 변경 결과로 밝혀졌으며 이후 거의 모든 사용자에게 영향을 미치고 업계를 완전히 놀라게 했습니다.
이 중대한 변화는 기본 GA4 커넥터를 사용하는 Looker Studio 편집자가 데이터를 시각화할 수 없음을 의미합니다. 종종 문제가 간헐적으로 나타나고 차트에 오류 메시지만 표시됩니다.
Looker Studio는 특정 속성에 대한 할당량에 도달하면 오류 메시지를 표시합니다. 이런 일이 발생하면 Google Analytics는 Looker Studio에 데이터를 반환하지 않습니다.
GA4 API 할당량이란 무엇인가요?
GA4 API 할당량은 코어, 실시간, 유입경로의 세 가지 요청 카테고리에 적합합니다. “핵심 메서드에 대한 API 요청은 핵심 할당량을 청구합니다. Realtime 메서드에 대한 API 요청은 실시간 할당량을 청구합니다. 하나의 요청은 코어 및 실시간 할당량을 모두 소비하지 않습니다.” 할당량은 Google 고객 간의 공정성과 패리티를 보장하는 데 사용됩니다.
공식 Google 애널리틱스 문서는 이러한 할당량에 대해 약간 설명합니다. 이 페이지에는 대부분의 Looker Studio 사용자에게 거의 의미가 없는 긴 숫자 목록이 있습니다.
Looker Studio 보고서에 가장 큰 영향을 미치는 이 긴 목록의 두 할당량은 동시 요청 및 시간별 토큰이었습니다.
동시 요청은 이해하기 쉽습니다. 더 많은 뷰어가 동시에 보고서에 액세스할수록 할당량에 더 빨리 도달합니다.
두 번째 요소는 보고서에서 사용하는 시각화의 수와 사용 중인 데이터의 복잡성입니다. 필터, 많은 양의 데이터 및 보고서와의 빈번한 상호 작용은 모두 할당량에 포함됩니다.
여러 뷰어와 복잡한 보고서 페이지를 사용하면 "2년 간의 팬데믹 이후 할로윈에 아이들이 사탕을 집는 것처럼 API 할당량을 소모하게 될 것"입니다.Stephane Hamel, 데이터 프라이버시 및 디지털 마케팅 전문가
여기서 어디로 가나요?
현재로서는 이것이 비즈니스에 중요한 문제라는 Google의 공식 인정은 없습니다. 다음과 같이 문제를 완화하는 데 도움이 되는 단계를 제공했습니다.
- 보고서에 대한 트래픽 감소 - 더 적은 수의 사용자와 보고서 공유
- 각 페이지의 차트 수 줄이기
그러나 이러한 솔루션은 Looker Studio 사용자, 특히 매우 복잡한 보고 요구 사항이 있는 사용자에게 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 마케팅 대행사는 캠페인 결과를 고객과 공유해야 하기 때문에 특히 성수기에는 보고서에 대한 트래픽을 제한하거나 각 페이지에서 더 적은 수의 차트를 사용하는 것이 어려울 수 있습니다.
따라서 이것이 실제로 비즈니스에 중요하다는 것을 알고 있으므로 이제 이러한 제한을 극복하는 방법에 대한 정확한 단계를 살펴보겠습니다.
Supermetrics로 GA4 API 제한을 극복하는 방법
Supermetrics GA4 커넥터로 보고하는 Looker Studio 사용자는 이 변경 사항의 영향을 크게 덜 받았습니다.
Supermetrics에서 우리는 우리가 연결하는 많은 서비스에 의해 시행되는 모든 종류의 API 제한에 익숙합니다. 동시 요청 및 캐싱 제한은 Looker Studio와 API 간의 완벽한 통신을 보장하기 위해 시행한 두 가지 모범 사례에 불과합니다.
다음은 이러한 문제를 최소화하는 몇 가지 방법입니다.
- 동시 요청 제한
- 캐싱
- 자동 재시도
1. 동시 요청 제한
Supermetrics는 너무 많은 동시 요청을 피하기 위해 의도적으로 일부 요청을 지연하여 요청을 일괄 처리합니다. 실제로 쿼리가 15개의 동시 요청을 사용하는 경우 Supermetrics는 먼저 10개의 쿼리를 실행한 다음 다음 5개를 실행합니다. 시간이 조금 더 걸릴 수 있지만 최소한 쿼리는 통과합니다.
2. 캐싱
Supermetrics는 불필요한 호출을 피하기 위해 일부 데이터를 캐시합니다. 즉, 여러 쿼리로 보고서를 새로 고칠 때 Supermetrics는 업데이트된 매개 변수가 있는 데이터만 가져옵니다.
3. 자동 재시도
할당량을 초과하지 않도록 하는 논리에도 불구하고 때때로 할당량 오류가 표시됩니다. 이러한 경우 Google 시스템은 자동으로 잠시 기다렸다가 요청을 다시 실행하고 필요한 경우 이 작업을 몇 번 수행합니다. 따라서 이러한 경우에도 사용자가 일반적으로 보는 유일한 영향은 보고서가 약간 느리게 실행된다는 것입니다.
GA4 데이터를 가져오고 API 제한을 피하는 가장 쉬운 3가지 방법
많은 Looker Studio 사용자는 세 가지 방법을 사용하여 API를 직접 사용하지 않고 데이터를 Looker Studio로 가져옵니다. 옵션은 다음과 같습니다.
- Google의 데이터 추출 커넥터
- 구글 시트
- 빅쿼리
이러한 대안은 할당량 제한이 거의 없는 스토리지 컨테이너로 Google 애널리틱스 4 데이터를 가져옵니다. 데이터는 하루에 한 번 또는 더 자주 업데이트됩니다.
이 세 가지 옵션에는 각각 장점과 단점이 있습니다. BigQuery를 사용할 준비가 되지 않았거나 데이터 추출 커넥터가 너무 제한적일 수 있습니다. 이러한 대안 중 하나로 전환하기 전에 보고 요구 사항을 분석해야 합니다.
Google의 데이터 추출 커넥터
이것은 무료로 사용할 수 있는 옵션입니다. 데이터 추출기를 사용하면 보고서에 대한 특정 지표와 차원을 선택할 수 있습니다. 기본적으로 데이터의 스냅샷을 찍습니다. 그런 다음 매일, 매주 또는 매월 업데이트를 예약할 수 있습니다.
커넥터의 진정한 장점은 Looker Studio의 보고 속도가 크게 빨라진다는 것입니다. 데이터가 더 빠르게 로드되고 필터 및 기타 변경 사항에 더 빠르게 응답합니다. 반면 보고서에서 필드를 선택한 후에는 필드를 편집할 수 없습니다. 또한 오랫동안 서비스를 제공할 수 있지만 영원히는 아닐 수 있는 100MB 스토리지로 제한됩니다.
Google의 데이터 추출 커넥터를 Supermetrics와 함께 사용할 수도 있습니다. 기존 데이터 소스와 연결하고 보고할 측정항목을 선택한 다음 데이터를 추출합니다. 이러한 방식으로 Looker Studio 보고서는 라이브가 아닌 저장된 데이터를 사용하므로 보고서가 훨씬 빨라집니다.
느린 Looker Studio 보고서를 처리하는 방법은 무엇입니까?
구조에 대한 Google의 데이터 추출 커넥터
Google Sheets 및 Supermetrics 커넥터
Google 스프레드시트를 데이터 저장소로 사용할 수도 있습니다. 여기에서 시각화 및 보고를 위해 Google 스프레드시트의 데이터를 Looker Studio에 공급합니다.
그러나 또한 1백만 행으로 제한됩니다. 그렇기 때문에 많은 데이터를 처리하는 경우 BigQuery와 같은 데이터 웨어하우스를 사용하는 것이 가장 좋습니다.
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빅쿼리
최근 업계의 변화에 따라 데이터를 보호하는 가장 안정적이고 장기적인 솔루션은 데이터 웨어하우스를 사용하는 것입니다. 보고에 이미 Looker Studio를 사용하고 있다면 BigQuery를 사용해 보세요. 데이터 웨어하우스에 데이터를 저장하면 데이터 사일로를 제거하고, 더 많은 분석 기능을 확보하고, 데이터 소유권을 확보하고, 유지 관리 필요성을 줄이는 데 도움이 됩니다.
마케팅 데이터 웨어하우징
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데이터 사일로 제거
흩어져 있고 사일로화된 데이터로 의사 결정을 내리는 것은 불가능합니다. 서로 다른 소스에서 수동으로 데이터를 수집하는 데 너무 많은 시간을 할애하면 결과를 분석하고 캠페인을 최적화할 시간이 거의 없습니다. 대신 모든 마케팅 데이터를 데이터 웨어하우스에 통합하여 단일 정보 소스를 생성할 수 있습니다.
더 많은 분석 기능 보유
데이터 웨어하우스는 스프레드시트보다 훨씬 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다. 또한 BI 도구에 데이터를 집계, 조인 또는 피드할지 여부에 관계없이 데이터를 보다 유연하게 사용할 수 있습니다.
과거 데이터의 완전한 소유권 확보
광고 플랫폼은 데이터를 보관하는 기간을 계속 변경합니다. 데이터 보존 정책에 의존하는 대신 모든 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장해야 합니다. 이렇게 하면 기록 분석을 수행할 수 있는 더 나은 기회가 있습니다.
낮은 유지 보수
BigQuery와 같은 클라우드 기반 데이터 솔루션을 사용하면 유지 관리에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 공급자가 귀하를 위해 처리할 것입니다. 팀은 데이터 관리 및 분석에 집중할 수 있습니다.
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이 게시물이 GA4 API 제한을 해결할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공하기를 바랍니다. 데이터를 Looker Studio로 가져오는 쉽고 안정적인 방법을 찾고 있다면 14일 무료 Supermetrics 평가판을 시작하세요.
Looker Studio 시작하기
마케팅 데이터를 Looker Studio로 가져오는 가장 쉬운 방법
저자 소개
Supermetrics의 데이터 시각화 책임자인 Ralph는 최초의 상용 Looker Studio 차트 라이브러리(Looker Studio의 한계를 뛰어넘을 수 있는 데이터 시각화 모음)를 구현하는 작업을 하고 있습니다.